数据字典的内容包括的五项是：数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理过程。
一、数据项
不可再分的数据单位。描述包括数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系等。
二、数据结构
反映了数据之间的组合关系。数据结构的描述包括数据结构名，含义说明，组成（包括数据项或数据结构）。
三、数据流
是数据结构在系统内传输的路径。数据流描述包括数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成（包括数据结构），平均流量，高峰期流量等。
四、数据存储
数据结构停留或保存的地方。数据存储的描述包括数据存储名，说明，编号，输入的数据流，输出的数据流，组成（包括数据结构），数据量，存取频度，存取方式等。
五、处理过程
具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述。
数据字典的信息的作用：
一、数据理解和数据建模
通过查看数据字典，开发人员可以更好地理解数据的结构、属性和关系，从而能够建立更准确的数据模型。
二、数据质量检查
数据字典中的信息可以帮助开发人员进行数据质量检查，例如检查数据的完整性和一致性。
三、数据库设计和优化
数据字典可以提供有关数据库表、列、索引和其他元素的重要信息，这些信息可以帮助开发人员优化数据库设计和性能。
四、安全性和权限管理
数据字典可能包含关于数据库用户和权限的信息，这对于确保只有合适的人员能够访问和修改数据至关重要。
五、数据迁移和集成
在将数据从一个系统迁移到另一个系统或将不同数据库中的数据进行集成时，数据字典是提取、转换和映射数据的宝贵资源。